WebMCP入門:AIとWebページが同じ画面で協働する仕組み
WebMCPが必要とされた理由、AIへ機能を伝える2つの方法、MCPなどとの違い、安全に試すための考え方を初心者向けに説明します。
WebMCPが必要とされた理由、AIへ機能を伝える2つの方法、MCPなどとの違い、安全に試すための考え方を初心者向けに説明します。
オントロジー、ナレッジグラフ、RAG、GraphRAGの役割を同じ例で比べ、答えがある場所から必要な仕組みを選ぶ考え方を初心者向けに説明します。
PalantirのFDE、Deployment Strategist、GTMを、責任範囲、コンサル・常駐SEとの違い、世界と日本の動向、導入時の課題、組織設計の判断表から整理します。
FDE・Deployment Strategist・GTMに必要なAI、実装、業務変革のスキルを整理し、実案件、評価、再利用、内製化を組み込んだ90日育成プログラムを示します。
OpenMontage、AIFX、AdCPを制作工程、完成物の作成記録、広告配信で比較し、企業向けCreative AI Governanceの参照設計を示します。
AdCPのCreative、Governance、Trust仕様を基に、AI生成広告をブランド確認、人の承認、配信記録へつなぐ設計を整理します。
AIFXと画像形式AIFIを基に、AI生成物の作成記録、整合性、権利確認、人の公開承認を分ける企業向け設計を整理します。
Agentの会話や文書を中央へ集めず、必要最小限の安全シグナルで長時間の動作を監視する設計を整理します。
Agent Skillを本番配布する前に、構造、安全性、重複、実効性、出所を確認するCapability CI/CDの設計を整理します。
Agentの主張を作る時点で証拠と結び付け、独立した方法で検証してから実行するVerification-First設計を整理します。
OpenMontageを、コードの機能一覧ではなく、AI動画制作の順番、役割、承認、記録を整える仕組みとして解説します。
Palantir Ontologyを、オントロジーの起源、Object・Link・Action・Function、権限、業務アプリとの関係、ナレッジグラフやRAGとの違い、PoCの判断基準から整理します。
Nous ResearchのHermes Agentを、既存フレームワークとの違い、活用例、拡張方法、組織で利用を検討する際の留意点まで整理します。
AWSのオントロジーを、Context Ontology AcceleratorとAWS Contextの関係、RAG・ナレッジグラフとの違い、Neptune・OpenSearch・Bedrockを使う仕組み、企業導入で確認したいガバナンスと運用条件から整理します。
Googleが2026年8月4日に公開したAgent Skillの構築・テスト・拡張方法を基に、SkillOpsの具体例と導入手順を整理します。
Claude、Codex、GitHub Copilotの企業利用を、契約席、AIの処理量、業務成果の3層に分け、予算上限とライセンス再配分を含む月次運用として整理します。
Codex Memoriesの役割、AGENTS.mdとの違い、メモリを使わない・見直す・リセットすべき場面を運用目線で整理します。
AIを執筆支援ツールとして使う場合の著作権、責任、読者への開示方針を整理します。
AI支援でブログ記事のドラフトを作成する際に、構造チェックと公開承認を分け、記事を直接passedにしない公開前レビュー手順を整理します。
AWSのAI BPRを、初めて触れる人にもわかるように整理します。公式記事に基づき、強み起点の4ステップとAIプロジェクトで検討したい観点を解説します。